論文の概要: Improving Human Sequential Decision-Making with Reinforcement Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.08454v5
• Date: Tue, 19 Mar 2024 08:12:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-21 02:10:44.813564
• Title: Improving Human Sequential Decision-Making with Reinforcement Learning
• Title（参考訳）: 強化学習によるヒューマンシークエンシャル意思決定の改善
• Authors: Hamsa Bastani, Osbert Bastani, Wichinpong Park Sinchaisri,
• Abstract要約: トレースデータから"ベストプラクティス"を抽出できる新しい機械学習アルゴリズムを設計する。 我々のアルゴリズムは、労働者の行動と最適な政策によって取られた行動のギャップを最もうまく埋めるヒントを選択する。 実験の結果,提案アルゴリズムが生成したチップは人体の性能を著しく向上させることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.334511328067777
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Workers spend a significant amount of time learning how to make good decisions. Evaluating the efficacy of a given decision, however, can be complicated -- e.g., decision outcomes are often long-term and relate to the original decision in complex ways. Surprisingly, even though learning good decision-making strategies is difficult, they can often be expressed in simple and concise forms. Focusing on sequential decision-making, we design a novel machine learning algorithm that is capable of extracting "best practices" from trace data and conveying its insights to humans in the form of interpretable "tips". Our algorithm selects the tip that best bridges the gap between the actions taken by human workers and those taken by the optimal policy in a way that accounts for which actions are consequential for achieving higher performance. We evaluate our approach through a series of randomized controlled experiments where participants manage a virtual kitchen. Our experiments show that the tips generated by our algorithm can significantly improve human performance relative to intuitive baselines. In addition, we discuss a number of empirical insights that can help inform the design of algorithms intended for human-AI interfaces. For instance, we find evidence that participants do not simply blindly follow our tips; instead, they combine them with their own experience to discover additional strategies for improving performance.
• Abstract（参考訳）: 労働者は良い決断をする方法を学ぶのにかなりの時間を費やします。 しかし、ある決定の有効性を評価することは、複雑である可能性がある。例えば、決定結果はしばしば長期的であり、複雑な方法で元の決定と関係する。 驚くべきことに、優れた意思決定戦略を学ぶことは難しいが、単純で簡潔な形で表現されることも多い。 逐次的意思決定に着目し,トレースデータから"ベストプラクティス"を抽出し,その洞察を解釈可能な"チップ"の形で人間に伝達する,新しい機械学習アルゴリズムを設計する。 提案アルゴリズムは, 作業者による行動と最適方針による行動のギャップを, より高い性能を達成するためにどの行動が適切であるかを考慮し, 最善を尽くすためのヒントを選択する。 本手法は,参加者が仮想キッチンを管理するランダム化制御実験を通じて評価する。 実験の結果,アルゴリズムによって生成されたヒントは,直感的なベースラインに対して人的パフォーマンスを著しく向上させることができることがわかった。 さらに,人間-AIインタフェースを意図したアルゴリズムの設計を支援するための実証的な知見をいくつか紹介する。 例えば、参加者は単にヒントに盲目的に従うのではなく、自分たちの経験と組み合わせて、パフォーマンスを改善するための追加の戦略を発見するのです。

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